Previsão do preço futuro do óleo de girassol: uma abordagem baseada no modelo CNN-Attention

Resumo

O Mecanismo de Atenção (Attention Mechanism) tem sido, nos últimos anos, muito utilizado em diversas áreas de aplicação de aprendizagem profunda (Deep Learning). Neste contexto, este trabalho tem como objetivo propor a utilização da rede CNN-Attention para previsão do preço do óleo de girassol. A base de dados apresenta uma série mensal do preço do óleo de girassol no período entre Janeiro/1960 e Junho/2023, totalizando 762 observações. Modelos de previsão, baseados em Redes Neurais CNN (Convolutional Neural Network), CNN-Attention e LSTM (Long Short Term Memory) foram implementados na linguagem Python. Resultados obtidos, dos três modelos, foram comparados por meio das métricas R² (Coefficient of Determination), MAE (Mean Absolute Error), RSME (Root Mean Squared Error) e MAPE (Mean Absolute Percent Error). Verificou-se, para um horizonte de 13 meses, que o modelo CNN-Attention apresentou um melhor desempenho.